文章核心观点 - 文章围绕2026年CES展上英伟达CEO黄仁勋的对话展开，核心观点是：AI算力需求正经历爆炸式增长，推动芯片公司进行技术革命，从单纯追求芯片制程提升转向整个计算系统的协同优化，并积极拓展至机器人、自动驾驶等多元应用领域，预示着一场新的工业革命 [3][4][6] AI算力需求与芯片性能迭代 - 行业面临严重的“算力焦虑”，AMD CEO预测未来几年需将全球计算能力增加100倍，英伟达CEO指出模型规模年增10倍，推理输出年增5倍 [3] - 为匹配需求，英伟达推动芯片架构快速迭代，从Hopper到Blackwell，再到Rubin，每代产品吞吐量提升10倍，成本降低10倍，致力于保持此节奏 [6] - 性能提升不再仅依赖芯片工艺，晶体管密度年增约1.7倍已接近物理极限，公司通过协同设计整个数据中心（CPU、GPU、存储、网络）来实现年10倍的性能提升 [8][9] - 性能提升伴随能源效率优化，每代产品吞吐量增10倍，功耗增2倍，能源效率提升5倍，形成新的“摩尔定律” [7] 英伟达的战略与技术创新 - 公司采取从芯片到系统堆栈的全面协同设计，覆盖从内存到存储的整个数据处理流程，并在模型层进行代码优化 [9] - 在CES上一次性发布新架构Rubin的6颗芯片，包括GPU、CPU、交换机、网卡、DPU等，构建庞大的计算机系统，此类大规模同时应用新芯片属首次 [9][10] - 为开发Rubin，公司每年投入1.5万名工程师，预计部署时还需额外投入2.5万名工程师一年的工作量 [10] - 公司重新发明存储系统，推出由BlueField-4 DPU支持的推理上下文内存存储平台，以应对AI工作负载对记忆量的快速增长需求，并可能成为全球最大的存储公司之一 [10][11] 供应链、投资与行业生态 - 公司是全球最大的内存采购商之一，直接向所有内存供应商采购，以应对AI计算对内存的庞大需求 [14] - 投资策略多元：1）投资建造尚不存在的东西（如NVLink、Grace CPU）；2）投资生态系统（内存厂商、系统伙伴）；3）投资供应链下游公司及多个层面（土地电力、芯片、基础设施、模型应用）；4）投资或收购初创公司以建立紧密合作 [14] - 获得ASIC公司Groq的知识授权并吸纳其人才，计划整合其技术以开拓新领域 [15] - 开源模型（如DeepSeek-R1、Qwen）推动需求增长，目前每4个token中就有1个由开源模型生成，这促进了公有云对前代Hopper芯片的使用，导致其现货价格上涨 [16] - 公司预测Blackwell和Rubin架构在2025及2026年带来的收入将超过5000亿美元，且因新客户（如Anthropic）加入和开源模型发展，预期可能进一步上调 [16] AI在自动驾驶与机器人领域的应用 - 公司业务多元化，通过算力硬件和开源模型切入自动驾驶与机器人领域 [18] - 其DRIVE AV软件将用于梅赛德斯奔驰车辆，L4级自动驾驶汽车计划于2026年第一季度在美国上路，随后进入欧亚市场 [19] - 预计未来10年，全球10亿辆行驶汽车中，将有数亿辆具备强大自主能力，自动驾驶可能是增长最快的技术领域之一 [19] - 预计机器人在2026年将具备人类水平的能力，运动与抓握问题将优先解决，认知技术也在快速发展 [20] - 机器人革命将应对劳动力短缺，增加就业机会，推动经济增长，许多工作长期内不会被AI取代 [20] 行业趋势与市场观察 - AI原生初创公司在2025年吸纳的投资达到1500亿美元，显示业界对AI的巨大热情 [6] - AI计算需求暴涨，驱动芯片厂商竞争焦点从单一GPU扩展到集成CPU、GPU的机架系统（如AMD的Helios）及多芯片解决方案 [9] - AI将深刻改变游戏行业，未来游戏中的每个角色都将由独立的AI驱动，实现动画化，游戏真实性将大幅提升 [19]